(128 관리 3-6) 연합학습의 동작 원리

 

개인정보 보호를 위한 분산 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 학습 모델인
연합학습 (Federated Learning)에 대하여 아래 사항을 설명하시오.

가. 연합학습의 동작 원리
나. 연합학습의 주요 알고리즘
다. 연합학습의 보안 및 프라이버시 보장형 기술

 

연합학습

 

기기나 기관 등 여러 위치에 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서,
서로 협력하며 AI 모델을 학습할 수 있는 분산형 머신러닝 기법

 

연합학습 동작 원리

 

일반적으로 AI 모델을 만들기 위해서는

각 클라이언트(개인 기기, 개별 기관 등)가 보유한 데이터를

중앙서버에 모아서 일괄적으로 학습하게 된다.

 

반면,

연합학습에서는 클라언트 개별 데이터를 중앙서버로 전달하지 않고,
중앙서버의 AI 모델을 클라언트로 보내 각각의 데이터로 모델을 훈련한다.

그리고 클라우드인 중앙서버는 개별 클라이언트에서 학습한 로컬 AI 모델을
모두 합쳐 글로벌 AI 모델을 만든다.

이 과정을 반복함으로써 중앙서버의 글로벌 AI 모델은 점점 일반화되고
클라이언트의 로 컬 AI 모델의 정확도는 향상된다.

 

구글이 제시한 스마트폰의 연합학습 활용 예

멘토링

정확한 정의를 기반으로 효과적으로 자신만의 개념도를 작성할 수 있는 연습을 꾸준히 해야 합니다.

 

 

연합학습과 분산학습 비교

 

멘토링

연합학습 동작원리가 128회에 출제되었다면, 
129회 이후 시험에서는 확장/연계 되는 문제가 출제될 수 있기 때문에 준비를 따로 해야 합니다. 
아래와 같은 비교 설명하는 것들을 개인적으로 준비해 놓을 필요가 있습니다.

 

 

참고 자료

 

한국전자통신연구원 전자도서관 (etri.re.kr)

한국전자통신연구원 전자도서관

연합학습 기술 동향 및 산업적 시사점

Insight Report (Trend) 2020-06 (외부용).pdf

1.50MB